Jest powód, dla którego większość AI na łańcuchu wciąż wydaje się niedojrzała, nawet gdy technologia stojąca za nią wygląda na zaawansowaną. Problem nie leży w modelach czy obliczeniach. To środowisko, w którym AI jest umieszczone.
Większość blockchainów jest budowana, aby zapominać.
Każda transakcja jest ostateczna. Każda interakcja istnieje samodzielnie. Gdy wykonanie się kończy, kontekst znika. Ten projekt miał sens, gdy blockchainy były budowane do przechowywania zapisów i transferu wartości między ludźmi. Ma znacznie mniej sensu, gdy użytkownik jest autonomicznym systemem, który ma się uczyć z czasem.
Inteligencja zależy od ciągłości.
Ludzie nie stają się mądrzejsi, ponieważ wykonują działania szybciej. Poprawiają się, ponieważ doświadczenia się kumulują. Przeszłe wyniki wpływają na przyszłe wybory. Wzorce się tworzą. Pamięć kształtuje zachowanie.
AI działa w ten sam sposób.
Jeśli agent budzi się na czystej kartce za każdym razem, gdy działa, to nie uczy się. Powtarza.
Dlaczego systemy bezstanowe ograniczają inteligencję
W systemie bezstanowym każda decyzja jest izolowana. Agent AI może analizować dane wejściowe i produkować dane wyjściowe, ale nie może rozwijać poczucia postępu. Sukcesy nie wzmacniają zachowania. Porażki nie zmieniają strategii.
To jest powód, dla którego wiele demonstracji AI wygląda imponująco za pierwszym razem, a za drugim nie. Nie poprawiają się, ponieważ nie mogą pamiętać.
Programiści próbują rozwiązać to, przenosząc pamięć poza łańcuch. Bazy danych przechowują historię. Skrypty ponownie łączą kontekst. Ale to tworzy kruche systemy, w których inteligencja istnieje poza łańcuchem, podczas gdy egzekucja odbywa się na nim.
Rezultatem jest podzielony umysł.
Prawdziwa inteligencja wymaga pamięci i działania w tym samym środowisku.
Traktowanie pamięci jako infrastruktury
To jest miejsce, gdzie pomysł pierwszej infrastruktury AI zaczyna mieć znaczenie.
Jeśli zakładasz, że agenci AI będą istnieć jako długoterminowi uczestnicy, to pamięć nie może być opcjonalna. Musi być częścią samego systemu, a nie dodatkiem.
Vanar podchodzi do tego, traktując pamięć jako coś trwałego i odniesienia, a nie statyczne przechowywanie. Dzięki myNeutron kontekst może przetrwać poza pojedynczą egzekucją. Interakcje pozostawiają ślady, które mają znaczenie później.
To zmienia, jak agenci się zachowują.
Agent, który może odnosić się do swojej historii, nie musi być explicite programowany na każdy scenariusz. Może dostosować zachowanie na podstawie tego, co się wydarzyło wcześniej. Tak zaczyna się nauka.
Kontekst ponad surowymi danymi
Pamięć nie polega na przechowywaniu wszystkiego. Chodzi o przechowywanie znaczenia.
Większość blockchainów już przechowuje dane, ale same dane nie tworzą inteligencji. Tworzy ją kontekst. Zrozumienie, dlaczego coś się wydarzyło, ma większe znaczenie niż zapisanie, że to się wydarzyło.
Skupiając się na kontekście semantycznym zamiast surowych zapisów, Vanar pozwala AI budować narrację swoich działań. To jest bliższe temu, jak działa ludzka pamięć i bardziej użyteczne w podejmowaniu decyzji.
Agent nie reaguje już tylko na teraźniejszość. Działa z świadomością swojej przeszłości.
Dlaczego to ma znaczenie przed automatyzacją
Istnieje pokusa w Web3, by spieszyć się w kierunku automatyzacji. Niech agent działa. Niech wykonuje. Niech się rozwija.
Ale automatyzacja bez pamięci jest niebezpieczna.
Agent, który nie może pamiętać przeszłych błędów, będzie je powtarzać. Agent, który nie potrafi rozpoznać wzorców, będzie błędnie interpretować sygnały. Skalowanie tego zachowania tylko zwiększa ryzyko.
Pamięć działa jako stabilizująca siła. Spowalnia lekkomyślne zachowanie i umożliwia stopniowe doskonalenie.
To jest powód, dla którego skupienie się najpierw na ciągłości ma sens, nawet jeśli wygląda mniej ekscytująco niż demonstracje automatyzacji.
Długie spojrzenie na inteligencję
Wiele projektów mierzy postęp przez wysłane funkcje lub przetworzone transakcje. Inteligencja postępuje inaczej.
Rośnie powoli. Gromadzi się. Wymaga cierpliwości.
Infrastruktura, która wspiera ten rodzaj wzrostu, może na początku wyglądać nieprzekonująco. Nie ma natychmiastowych wskaźników, które uchwycą naukę w czasie. Wartość pojawia się później, gdy zmiany zachowania stają się zauważalne.
To jest jeden z powodów, dla których gotowość AI często jest źle rozumiana. Nie ogłasza się głośno. Odsłania się przez spójność.
Budowanie dla tego, co przyjdzie po fazie demonstracji
AI na łańcuchu jest wciąż we wczesnym etapie. Większość systemów jest w fazie eksperymentowania. To normalne.
Co ma znaczenie, to które projekty przygotowują się na to, co nadchodzi.
Gdy AI wyjdzie poza demonstracje, wymagania się zmienią. Systemy nie będą oceniane na podstawie tego, jak mądre wyglądają, ale na podstawie tego, jak dobrze się dostosowują. Pamięć przestanie być opcjonalna. Ciągłość stanie się oczekiwana.
Łańcuchy, które zakładały, że inteligencja będzie krótkotrwałą cechą, będą miały trudności z dostosowaniem się. Łańcuchy, które zakładały, że agenci będą trwać, już są dostosowane.
Cichszy rodzaj postępu
Vanar nie ma wrażenia, że ściga się, aby coś udowodnić. Ma wrażenie, że przygotowuje się, aby wspierać coś, co jeszcze nie jest w pełni obecne.
To przygotowanie łatwo przeoczyć na rynku napędzanym uwagą. Ale infrastruktura zazwyczaj jest wyceniana po tym, jak staje się konieczna, a nie przed.
Kiedy AI zaczyna zachowywać się mniej jak demonstracja, a bardziej jak uczestnik, pamięć będzie linią podziału.
Systemy, które pamiętają, będą się poprawiać.
Systemy, które zapominają, będą się powtarzać.
A z biegiem czasu ta różnica staje się niemożliwa do zignorowania.
